室内WiFi指纹定位系统中的半监督训练方法研究

摘要

随着智能移动设备及无线网络的大范围普及，和基于位置服务（LBS）的高速发展，定位技术已经受到社会各界越来越多的关注。LBS在公共安全、急救、物流等各行业都有着越来越高的需求。在室外条件下，全球卫星导航系统（GNSS）的定位能力已经得到广泛认可，例如全球定位系统（GPS）、北斗卫星导航系统（BDS）、伽利略（Galileo）系统等。然而在室内条件下，受限于信号衰减与多径影响等，卫星导航系统无法达到令人满意的效果。因此近年来室内定位成为了定位导航领域的热点研究方向。
　　室内定位技术大多基于移动终端（智能手机、平板电脑等）采集信号，常用信号源来自无线局域网（WLAN）、蓝牙、GSM/3G、加速度计、陀螺仪、摄像头等。其中基于WLAN的定位系统应用最为广泛。随着 WLAN大范围的普及，大多数公共场所及办公区域等都有WLAN覆盖，因此基于WLAN的定位系统不需要额外铺设硬件设施。
　　指纹定位系统作为基于WiFi定位系统的一种，包括离线训练阶段和在线定位阶段两部分。WiFi指纹定位系统在离线训练阶段通过对样本点信号强度（RSS）向量的采样构建指纹数据库，并根据指纹数据库进行定位。不过，为了得到较为准确的定位结果，传统的离线训练方法需要进行大量样本点的指纹采集，工作量极大。为了解决这个问题，本文提出一种快速指纹训练方法：（1）在离线采集阶段采用半监督训练方法。通过在目标区域内，按照指定行走路径对“可见”的WiFi热点信号强度向量进行连续采样，获取一定数量的RSS向量；（2）利用高斯过程模型，在目标区域内基于采集到的RSS向量计算信号统计特性，然后基于这些统计特性，对整个区域内每个WiFi热点的信号强度分布进行建模，最后融合所有热点的分布模型建立指纹库，从而达到高效、准确地建立指纹数据库的目的。

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第一章 绪论

1.1课题背景

1.2课题目的与意义

1.3本文研究内容

1.4本文组织结构

第二章 WiFi指纹定位技术基础

2.1室内定位基础

2.2基于WLAN的室内定位方法分类

2.3 WiFi指纹定位技术

2.4本章小结

第三章 WiFi指纹数据库半监督采样方法

3.1 WiFi指纹采样基础与采样方法分类

3.2半监督采样方法原理

3.3半监督采样方法实现

3.4本章小结

第四章 基于半监督采样的WiFi指纹数据库建立方法

4.1 WiFi指纹数据库建立基本方法

4.2 WiFi指纹分布模型——高斯过程

4.3基于半监督采样的WiFi指纹数据库建立实验与分析

4.4本章小结

第五章 总结与展望

5.1本文总结

5.2研究展望

参考文献

致谢

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